面向对象分层分类在ecognition中的应用

"ecognition面向对象分层分类" 在遥感影像分析领域，ecognition是一款强大的图像处理和分析软件，它支持面向对象的影像分类方法。面向对象影像分类是一种基于对象而非像素的分类技术，它考虑了影像中相邻像素的空间关联性和对象的形状、纹理、颜色等综合特征，从而提高分类的精度和可靠性。在ecognition中，面向对象分层分类是一种有效的策略，尤其适用于复杂地物的识别。 分层分类的关键在于根据地物类别的特性，通过不同的特征和尺度进行逐步细化的分类。在给定的实验中，目标是将影像分为草地、道路、房屋和湖泊四个类别。在开始分类前，需先进行特征选择和尺度设定。例如，ObjectFeatures->LayerValues->Mean->Layer3可以区分草地/湖泊与道路/房屋，而ObjectFeatures->Geometry->Extent->Length/Width则有助于识别道路。 分类步骤如下： 1. 多尺度分割：首先，利用Segmentation->multiresolution segmentation算法进行多尺度分割。设置三个尺度，如100、70和50，得到L1、L2、L3三个尺度层。此外，为了统一显示分类结果，还需创建一个名为L4的新尺度层，尺度设为40，用于最终的分类展示。 2. 创建类层次结构：在ClassHierarchy中建立四个类，分别命名为level1、level2、level3和level4，用于存储不同层次的分类结果，初始颜色设置为灰白色。 3. 添加level属性：在类层次中，为每个类添加level属性来表示分类的层次。例如，level1的level属性值设为4，意味着整个分类过程分为四个层次。通过Membership function设置特定的值范围，如3至5，表示这个类属于第4层。 这种分层分类策略有助于逐步细化分类任务，先将影像大致分为两大类，再对每一类内部进行细分，确保各类别的准确性。通过这种方式，ecognition能够更好地处理复杂地物的混合特征，提高分类的精确度，同时也方便后期的编辑和修正。 总结来说，ecognition的面向对象分层分类是一种高效、灵活的遥感影像处理方法，它结合了多尺度分析和对象属性，以实现更精确的影像分类。在实际应用中，用户可以根据具体需求调整尺度参数和分类策略，以达到最佳的分类效果。